La data science prend de plus en plus d'importance, et la demande en data scientists explose. Bien que son champ d'application reste limité, cette discipline ne se borne pas à un seul secteur d'activité, et un data scientist peut avoir un impact à tous les niveaux de l'entreprise.

Si vous envisagez de vous lancer dans une carrière de data scientist, la première étape consiste à suivre une bonne formation. Néanmoins, au-delà de la technique, un data scientist doit également acquérir des compétences qui transcendent les disciplines. C'est en acquérant et en développant ces compétences que vous réussirez à vous démarquer des autres candidats et des autres data scientists sur un marché qui ne cesse de croître.

Compétences personnelles

Ces compétences ne nécessitent pas de formation technique ou de certification reconnue, mais restent néanmoins indispensables pour résoudre des problématiques métier à l'aide de la data science. Pour réussir, même le data scientist le plus compétent sur le plan technique se doit de posséder les compétences personnelles suivantes.

1. Esprit critique

Caractéristiques de cette compétence :

• Analyser les questions, les hypothèses et les résultats de manière objective
• Comprendre quelles sont les ressources essentielles pour résoudre une problématique
• Envisager les problématiques sous un angle différent

L'esprit critique est une compétence essentielle pour toutes les professions. Pour un data scientist, elle est d'autant plus importante qu'elle permet de cerner correctement les questions pour faire des découvertes, de mieux comprendre comment ces résultats sont liés aux métiers ou de mettre en place les étapes à suivre pour transformer ces résultats en actions.

Il est également important d'analyser les problématiques objectivement en interprétant les données avant de se faire une opinion. L'esprit critique dans le domaine de la data science consiste à aborder une problématique sous tous les angles, à prendre la source de données en considération et à faire preuve de curiosité en permanence.

2. Communication efficace

Caractéristiques de cette compétence :

• Expliquer le sens des informations exploitables en termes pertinents pour les métiers
• Communiquer les informations en soulignant la valeur des actions
• Transmettre le processus de recherche et les suppositions qui ont mené à la conclusion

L'efficacité de la communication est une autre compétence très recherchée dans tous les secteurs. Que vous soyez au bas de l'échelle dans la hiérarchie ou PDG, votre capacité à échanger avec les autres vous permettra d'obtenir des résultats plus facilement et rapidement.

Dans une entreprise, un data scientist se doit d'être efficace pour analyser les données, puis doit pouvoir expliquer ses découvertes de manière claire et fluide aussi bien à un public averti que profane. Cet aspect essentiel permet d'encourager la datalphabétisation à l'échelle de l'entreprise et renforce la capacité d'un data scientist à marquer les esprits. Lorsque les données apportent une solution à des problématiques ou des réponses à des questions métier, les entreprises comptent sur l'esprit créatif et l'efficacité de communication des data scientists pour aider les autres à comprendre quelles mesures prendre.

3. Approche proactive de la résolution des problèmes

Caractéristiques de cette compétence :

• Identifier les opportunités et expliquer les problématiques et les solutions
• Comprendre comment envisager une problématique en identifiant les suppositions et les ressources existantes
• Jouer les détectives et identifier les méthodes les plus efficaces pour obtenir les bonnes réponses

Un data scientist doit avoir l'envie et les capacités de résoudre les problèmes. C'est d'ailleurs là toute l'utilité de la data science. Néanmoins, pour résoudre efficacement un problème, il faut aussi bien avoir envie de trouver la cause que savoir quelle approche employer. Les esprits créatifs peuvent facilement identifier les problèmes qui ne sont pas visibles, puis rapidement déterminer comment les aborder et quelles méthodes utiliser pour obtenir les meilleurs résultats.

4. Curiosité intellectuelle

Caractéristiques de cette compétence :

• Orienter les recherches pour trouver des réponses
• Aller plus loin que les résultats superficiels et les suppositions initiales
• Faire preuve de créativité en cherchant à en savoir davantage
• Ne jamais se satisfaire d'une seule réponse

Un data scientist doit faire preuve de curiosité intellectuelle et de volonté de trouver une réponse aux problématiques posées par les données, mais aussi aux questions qui n'ont jamais été posées. La data science consiste à découvrir des vérités profondes, et un data scientist efficace doit constamment se mettre en quête de réponses.

5. Sensibilité métier

Caractéristiques de cette compétence :

• Comprendre les métiers et leurs attentes particulières
• Savoir quelles problématiques métier résoudre et pourquoi les résoudre
• Traduire les données en résultats pertinents pour l'entreprise

Les data scientists ont une double casquette : ils doivent connaître leur propre domaine et savoir comment explorer les données, mais ils doivent également connaître les métiers et leur domaine d'activité. En plus de comprendre les données, les data scientists doivent avoir une très bonne connaissance des métiers pour résoudre les problématiques existantes et déterminer comment les données pourront favoriser la croissance et contribuer au succès de l'entreprise.

« La data science ne se résume pas à décortiquer des chiffres : c'est la mise en application de nombreuses compétences afin de résoudre un problème particulier dans un secteur spécifique », explique N. R. Srinivasa Raghavan, Chief Data Scientist Monde chez Infosys.

Compétences techniques

Ces compétences sont plus demandées et vous pouvez généralement les voir dans les descriptifs de poste pour les data scientists. Bon nombre sont abordés dans des cours d'enseignement ou des formations professionnelles. Les entreprises sont de plus en plus nombreuses à mettre l'accent sur ces compétences pour développer et faire évoluer leurs équipes analytiques.

6. Capacité à préparer les données pour des analyses efficaces

Caractéristiques de cette compétence :

• Trouver, collecter, organiser, traiter et modéliser les données
• Analyser d'importants volumes de données structurées ou non structurées
• Préparer et présenter les données de manière à faciliter la prise de décisions et la résolution de problématiques

Préparer des données consiste à faire en sorte qu'elles soient prêtes pour l'analyse. Cela inclut des étapes de découverte, de transformation et de nettoyage, et c'est une partie cruciale du workflow analytique, pour les analystes comme pour les data scientists. Quel que soit l'outil utilisé, les data scientists doivent comprendre les tâches de préparation et leur rapport avec les workflows de data science. Un outil de préparation de données comme Tableau Prep Builder est extrêmement convivial et s'adresse à tous les niveaux de compétence.

Découvrez plus en détail les meilleures pratiques de préparation des données.

7. Capacité à tirer parti d'une plate-forme analytique en libre-service

Caractéristiques de cette compétence :

• Comprendre les avantages et les défis de la visualisation de données
• Connaissances de base sur les différentes solutions du marché
• Comprendre et utiliser les meilleures pratiques et techniques pour réaliser des analyses
• Capacité à partager les résultats de l'analyse via des applications ou des tableaux de bord en libre-service

Cette compétence va dans le sens des aptitudes personnelles, car elle fait appel à la fois à l'esprit critique et à l'efficacité de la communication. Les plates-formes analytiques en libre-service vous permettent de faire apparaître les résultats de vos processus de data science et d'explorer les données, mais également de partager vos découvertes avec des utilisateurs plus profanes. Lorsque vous créez un tableau de bord sur une telle plate-forme, les utilisateurs peuvent régler les paramètres pour poser leurs propres questions et observer immédiatement le résultat de leur analyse en temps réel.

8. Capacité à écrire du code efficace et pérenne

Caractéristiques de cette compétence :

• Utiliser les programmes permettant d'analyser, de traiter et de visualiser les données
• Créer des programmes ou des algorithmes pour l'analyse syntaxique des données
• Collecter et préparer les données via des API

Cette compétence tombe un peu sous le sens. Les data scientists doivent comprendre le fonctionnement interne des systèmes conçus pour analyser et traiter les données, étant donné qu'ils baignent dedans. La data science s'appuie sur de nombreux langages différents, et vous devez maîtriser et appliquer ceux qui sont les plus pertinents pour votre rôle, votre secteur ou vos problématiques métier.

9. Capacité à appliquer efficacement les mathématiques et les statistiques

Caractéristiques de cette compétence :

• Effectuer des analyses exploratoires et identifier les tendances et relations importantes
• Appliquer une approche statistique rigoureuse pour extraire les données factuelles
• Comprendre les avantages et les limites des différents modèles de test et en quoi ils sont adaptés à une problématique donnée

Tout comme le code, les mathématiques et les statistiques jouent un rôle essentiel en data science. Les data scientists utilisent des modèles mathématiques et statistiques, et doivent pouvoir les appliquer correctement et les développer. Une bonne connaissance des statistiques permet aux data scientists de porter un regard critique sur la valeur des différentes données et sur les types de questions auxquelles elles peuvent répondre. Certaines problématiques imposent parfois de concevoir des solutions innovantes, qui peuvent impliquer de combiner ou de modifier des techniques et outils analytiques standard. Il est essentiel de comprendre les suppositions et les algorithmes sous-jacents pour bien utiliser ces applications.

10. Capacité à tirer parti du machine learning et de l'intelligence artificielle

Caractéristiques de cette compétence :

• Comprendre quand et comment le machine learning et l'IA sont des solutions viables pour les métiers
• Entraîner et déployer des modèles pour mettre en œuvre des solutions IA productives
• Expliquer les modèles et les prédictions de manière pertinente pour les métiers

Dans la plupart des entreprises, le machine learning et l'IA ne pourront jamais remplacer un data scientist. Néanmoins, ces outils permettent de renforcer la valeur que vous créez et vous aident à travailler plus rapidement et efficacement. Comme l'a récemment souligné Michael Conlin, Chief Data Officer : « Pour exploiter tout le potentiel de l'IA et du machine learning, vous devez posséder un certain nombre de compétences humaines indispensables. » Effectivement, la principale difficulté en IA consiste à savoir si vous avez les bonnes données, à déterminer si ces données ne montrent pas ce qu'elles devraient et à trouver des données satisfaisantes pour l'IA avant d'opter pour le modèle d'IA entraîné qui sera le plus utile.

L'importance des compétences data pour votre CV

Dans cet article de blog, qui fait partie de notre série Génération Data, Midori Ng explique pourquoi il est utile et important de faire figurer les compétences data sur son CV. Imprégnez-vous de tous ces conseils et développez les compétences techniques et personnelles de data science qui vous aideront à réussir, aussi bien sur le plan personnel que sur le plan professionnel.

Lisez également notre livre blanc L'analytique avancée avec Tableau pour découvrir les fonctionnalités d'analytique avancée et les possibilités de Tableau.